24、深度学习中的图像降噪、CNN、RNN、LSTM及迁移学习

深度学习中的图像降噪、CNN、RNN、LSTM及迁移学习

1. 利用自编码器进行图像降噪

自编码器能够从压缩的隐藏层中发现强大的特征，从而有效地从去噪版本或原始图像中重建输入。去噪自编码器是自编码器的一种随机版本，可用于解决这一问题。

1.1 引入噪声并可视化

以下是向数字数据集引入噪声并可视化的代码：

# Introducing noise to the image
noise_factor = 0.5
X_train_noisy = X_train + noise_factor * np.random.normal(loc=0.0, 
scale=1.0, size=X_train.shape)
X_train_noisy = np.clip(X_train_noisy, 0., 1.)

# Function for visualization
def draw(data, row, col, n):
    plt.subplot(row, col, n)
    plt.imshow(data, cmap=plt.cm.gray_r)
    plt.axis('off')

show_size = 10
plt.figure(figsize=(20,20))
for i in range(show_size):
    draw(X_train_noisy[i].reshape(28,28), 1, show_size, i+1)
plt.show()

1.2 训练模型并预测去噪图像